### 知识点详解 #### 一、AntNest框架简介 **AntNest** 是一个专门为 Python 3.6+ 设计的轻量级、高效且简单的异步爬虫框架。该框架的设计目的是为了简化网络爬虫的开发流程,减少代码量,使得开发者能够更加专注于业务逻辑的实现。它通过利用 Python 的异步特性(如 `ensure_future` 和 `as_completed` API)来提高爬取效率,并支持 XPath、JPath 或正则表达式等多种数据提取方式。 #### 二、安装与基本使用 要使用 AntNest 框架,首先需要通过 pip 安装: ```bash pip install ant_nest ``` 安装完成后,可以通过命令行工具快速创建示例项目: ```bash ant_nest -c examples ``` 这将生成一个名为 `ants` 的目录,其中包含示例爬虫的结构。在该目录中,你可以找到一个 `settings.py` 文件,用于配置爬虫的基本参数。 #### 三、核心概念与组件 - **Item Extractor**: Item Extractor 是 AntNest 提供的一个关键组件,用于从 HTML 响应中提取特定的数据字段。它支持多种提取方法,如 XPath、正则表达式等。 - **Item Pipeline**: Item Pipeline 用于处理已提取的数据项。可以定义多个 Item Pipeline 来执行不同的任务,例如数据清洗、存储到数据库等。 - **Concurrent Limit**: 控制并发请求数量,以避免对目标网站造成过大压力。 #### 四、具体案例分析:GitHub Trending Repositories 爬虫 在 `examples/ants/example2.py` 文件中,我们可以看到一个具体的爬虫类 `GithubAnt` 的实现。这个爬虫的目标是从 GitHub 上抓取热门仓库的信息。 ##### 类定义 ```python class GithubAnt(Ant): """Crawltrendingrepositoriesfromgithub""" item_pipelines = [ ItemFieldReplacePipeline( ('meta_content', 'star', 'fork'), excess_chars=('\r', '\n', '\t', '') ) ] concurrent_limit = 1 # 保护目标网站并节约带宽! ``` - **item_pipelines**: 定义了一个 Item Pipeline,用于处理提取出来的 `meta_content`, `star`, 和 `fork` 字段,移除不必要的字符。 - **concurrent_limit**: 设置并发限制为 1,以减少对 GitHub 网站的压力。 ##### 数据提取 ```python def __init__(self): super().__init__() self.item_extractor = ItemExtractor(dict) self.item_extractor.add_pattern( 'xpath', 'title', '//h1/strong/a/text()' ) self.item_extractor.add_pattern( 'xpath', 'author', '//h1/span/a/text()', default='Notfound' ) self.item_extractor.add_pattern( 'xpath', 'meta_content', '//div[@class="repository-meta-content col-11 mb-1"]//text()', extract_type=ItemExtractor.EXTRACT_WITH_JOIN_ALL ) self.item_extractor.add_pattern( 'xpath', 'star', '//a[@class="social-count js-social-count"]/text()' ) self.item_extractor.add_pattern( 'xpath', 'fork', '//a[@class="social-count"]/text()' ) ``` 这里定义了多个 XPath 表达式来提取不同字段的数据,包括标题、作者、元数据、星标数和 Fork 数。 ##### 主要逻辑 ```python async def crawl_repo(self, url): """Crawling information from one repo.""" response = await self.request(url) item = self.item_extractor.extract(response) item['origin_url'] = response.url await self.collect(item) self.logger.info('*' * 70 + 'I got one hot repo!\n' + str(item)) async def run(self): """Application entrance, our playground.""" response = await self.request('https://github.com/explore') for url in response.html_element.xpath( '/html/body/div[4]/div[2]/div/div[2]/div[1]/article//h1/a[2]/@href' ): self.schedule_coroutine( self.crawl_repo(response.url.join(URL(url))) ) self.logger.info('Waiting') ``` - **crawl_repo**: 异步函数,用于抓取单个仓库的信息。 - **run**: 应用入口函数,负责初始化请求以及调度协程池进行并发抓取操作。 #### 五、运行示例 要运行这个示例爬虫,可以使用以下命令: ```bash ant_nest -a ants.example2.GithubAnt ``` 这将启动爬虫,抓取 GitHub 上的热门仓库信息,并输出日志。 #### 六、总结 AntNest 是一个功能强大而简单的异步爬虫框架,特别适合需要快速开发轻量级爬虫的应用场景。通过其提供的丰富组件和简洁的 API,开发者可以轻松地构建高效的网络爬虫程序。
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简明飞快的异步爬虫框架(python3.6+),只有600行左右的代码
功能
开箱即用的HTTP客户端
提供Item extractor, 可以明确地声明如何从response解析数据(支持xpath, jpath or regex)
通过 "ensure_future" and "as_completed" api 提供方便的工作流
安装
pip install ant_nest
使用方式:
创建一个Demo项目:
>>> ant_nest -c examples
自动会创建以下文件:
drwxr-xr-x 5 bruce staff 160 Jun 30 18:24 ants
-rw-r--r-- 1 bruce staff 208 Jun 26 22:59 settings.py
假设我们想获取GitHub热门仓库,让我们创建一个"examples/ants/example2.py":
from ant_nest import *
from yarl import URL
class GithubAnt(Ant):
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